这个问题来自于对过去50年左右计算领域各种进展的评论。
其他一些与会者请我把这个问题作为一个问题向整个论坛提出。
这里的基本思想不是抨击事物的现状，而是试图理解提出基本新思想和原则的过程。
我认为我们在大多数计算领域都需要真正的新想法，我想知道最近已经完成的任何重要而有力的想法。如果我们真的找不到他们，那么我们应该问“为什么?”和“我们应该做什么?”
当前回答
在社区支持下，翻译软件可以进行手动更正和建议，随后由人工智能机器人形成模式，最终区分并正确预测不同翻译和上下文中的歧义。
虽然谷歌Translate可能不是野兽，但它是一个系统的母亲，或者可能是等待开发的祖母。
如果你仔细想想，文本语言实际上是大脑的输入，眼睛看到文本并将图像发送到大脑，然后大脑将其转化为理解。
虽然它真正的交流(尤其是人与人之间的交流)是一个高级的话题，但基本的是输入(带上下文)->翻译->理解。
为什么我们仍然没有真正的好办法给远方的同事或不会说我们语言的伙伴发送电子邮件?这显然是第一阶段。
一旦完成，我们就可以进行实时电话翻译之类的工作了。
相反，月复一月，我们最大的智力资产被用于其他更重要的项目，比如太空研究、流星探测，或者试图证明《圣经》是错的(打哈欠)。
我们把更多的时间花在基本的实际交流上怎么样?
其他回答
让我们看看，连接机器(大规模并行)就是其中之一。
不管怎样，这整个问题似乎是艾伦·凯的自大狂，因为他发明了一切。
X.500和X.500系列标准(大约1988年)。虽然x.500标准的灵感来自于几十年前的电信标准，但它们具有重要意义，因为它们为LDAP/AD的广泛使用以及我们目前使用的x.509证书铺平了道路。
虚拟化? 像viralbox OSE或VMWare这样的应用程序为我节省了很多时间。
快速聚类算法(数据点数为O(n log n))，如DBScan(1996年)，似乎都是1980年以后的。
这些都是数据挖掘技术进步浪潮的一部分。
相比之下，在寻线方面缺乏进展，在寻线方面，像Hough这样拙劣的缩放技术似乎仍然代表着最先进的技术水平。
一些回答提到了量子计算机，好像它们还在遥远的未来，但我不敢苟同。
There were vague mentions of possibility of quantum computers in 1970s and 1980s (see timeline on Wikipedia), however the first "working" 3-qubit NMR quantum computer was built in 1998. The field is still in infancy, and almost all progress is still theoretical and confined to academia, but in 2007 company called D-Wave Systems presented a prototype of a working 16-qubit, and later during the year 28-qubit adiabatic quantum computer. Their effort is notable since they claim that their technology is commercially viable and scalable. As of 2010, they have 7 rigs, current generation of their chips has 128 qubits. They seem to have partnered with Google to find interesting problems to test their hardware on.
我推荐这段简短的24分钟视频和维基百科上关于D-Wave的文章作为快速概述，在这个由D-Wave创始人和首席财务官撰写的博客上有更多的资源。
